Sign in Subscribe
Narut Soontranon

Narut Soontranon

Data Science | AI | Machine Learning | Deep Learning
รู้จักทีม Data: ใครทำหน้าที่อะไรในโลกแห่งข้อมูล

รู้จักทีม Data: ใครทำหน้าที่อะไรในโลกแห่งข้อมูล

“ทีม Data” ในองค์กรจะมีหลายตำแหน่งงานที่ทำงานร่วมกันตามบทบาทหน้าที่ ตั้งแต่การจัดการข้อมูล ไปจนถึงการวิเคราะห์และใช้ข้อมูลเพื่อสร้างมูลค่าให้ธุรกิจ ตัวอย่างตำแหน่งหลัก ๆ แบ่งตามกลุ่มงาน ได้แก่ กลุ่มงานบริหารและจัดการข้อมูล (Data Management
Narut Soontranon
Smarter Banking with Gen AI

Smarter Banking with Gen AI

Use Cases ของ Gen AI ในแบงค์ 1. Customer Service & Chatbot * ใช้ Gen AI ตอบคำถามลูกค้าอัตโนมัติ เช่น การสอบถามยอดเงิน, ดอกเบี้ย, โปรโมชั่น * ระบบสามารถเข้าใจภาษาไทย-อังกฤษ และตอบได้อย่างใกล้เคียงมนุษย์ ตัวอย่าง ลูกค้าถามในแอปว่า “ดอกเบี้ยบัตรเครดิตตอนนี้เท่าไหร่” → AI
Narut Soontranon
Synthetic Data: กุญแจใหม่สำหรับ AI และธุรกิจยุคดิจิทัล

Synthetic Data: กุญแจใหม่สำหรับ AI และธุรกิจยุคดิจิทัล

Synthetic Data คืออะไร? * คือ “ข้อมูลที่ สร้างขึ้นมาใหม่ ด้วยคอมพิวเตอร์” * ไม่ใช่ข้อมูลจริงของลูกค้า หรือคนจริง ๆ * แต่ถูกสร้างขึ้นให้ “หน้าตาเหมือน ข้อมูลจริง” เช่น ลักษณะการซื้อของ, ยอดเงิน, พฤติกรรมผู้ใช้ * คล้
Narut Soontranon
ทำความเข้าใจ Data Governance ผ่านกล่อง LEGO

ทำความเข้าใจ Data Governance ผ่านกล่อง LEGO

🧩 หากเรากับเพื่อน ๆ มี กล่องตัวต่อ LEGO ใบใหญ่ ทุกคนอยากเอาไปสร้างของเจ๋ง ๆ แต่ถ้าทุกคนหยิบชิ้นส่วนไปใช้มั่ว ๆ อาจมีบางชิ้นหาย แตก หรือใช้ผิดวิธี เวลาคนอื่นอยากสร้างก็หาไม่เจอ หรือไม่มีใครรู้ว่าควรใช้ยังไง 👨‍⚖️ Data governance
Narut Soontranon
Embedded Finance: การเงินที่ฝังอยู่รอบตัวเรา

Embedded Finance: การเงินที่ฝังอยู่รอบตัวเรา

Embedded Finance คืออะไร? Embedded Finance คือ การฝังบริการทางการเงินไว้ในแพลตฟอร์มหรือแอปที่คนใช้อยู่แล้ว เช่น แอปช้อปปิ้งออนไลน์, แอปส่งอาหาร, หรือแพลตฟอร์มท่องเที่ยว ทำให้ผู้ใช้สามารถ ชำระเงิน กู้ยืม ลงทุน หรือซื้อประกัน ได้ทันที โดยไม่
Narut Soontranon
Gen AI พลิกโฉม Customer Analytics ในธนาคาร

Gen AI พลิกโฉม Customer Analytics ในธนาคาร

Gen AI และ LLM (Large Language Model) มีประสิทธิภาพมากๆ ในปัจจุบัน สามารถนำไปใช้กับหลากหลาย Use Cases ในธนาคาร มี 8 “Customer Analytics” Use Cases ที่น่าสนใจ ดังนี้ * Smart Segmentation & Persona: จัดกลุ่มลูกค้าแบบไดนามิกจากธุรกรรม/พฤติกรรม แล้วให้ LLM สรุปเป็
Narut Soontranon
AI ผู้ช่วยคนสำคัญของธนาคารยุคใหม่

AI ผู้ช่วยคนสำคัญของธนาคารยุคใหม่

การใช้งาน AI ในธนาคาร แยกตามฟังก์ชันต่างๆ ดังนี้ 🔹 ด้านปฏิบัติการ (Operations) * อัตโนมัติเอกสาร, ตรวจสอบ KYC * แชทบอทบริการลูกค้า * จัดการงานหลังบ้านให้เร็วและแม่นยำขึ้น 🔹 ด้านความเสี่ยงและการทุจริต (Risk & Fraud) * ตรวจจับธุรกรรมผิดปกติ * วิเคราะห์เครดิ
Narut Soontranon